본 논문에서는 3D 게임에서 다중 캐릭터의 충돌 회피에 대한 방법을 제안한다. 캐릭터는 충돌 감지 서클을 이동 상태 정보와 결합하여 다른 캐릭터와의 충돌을 예측하여, 충돌이 예측될 경우 충돌을 발생시킨 캐릭터들에 대해 초기화시에 설정된 레벨을 참고하여 충돌을 발생시키지 않는 정점을 목표지점과의 거리자를 이용하여 탐색하고 캐릭터를 이동한다. 이동한 지점은 캐릭터의 목표지정과 충돌을 발생시키지 않으며 최단 거리를 보장할 수 있는 위치이고, 이동된 지정에서 목표지정까지는 A* search를 이용하여 Pathfinding을 수행한다. 본 논문에서 제안한 방범을 적용함으로써 3D 게임에서 캐릭터와의 충돌을 회피하면서 목표지정까지 최단거리를 보장받을 수 있다.
본 연구는 차대차 충돌사고시 차량충돌위치와 충돌속도 분석기법을 사고사례를 통해 연구하였다. 차량충돌위치는 사고현장 노면에 생성된 타이어 마크를 이용하여 수학적방법으로, 충돌속도는 실제 사고차량 최종정지위치와 모의충돌실험을 통해 분석된 차량 최종정지위치와의 차를 목적함수로 하여 이를 최소로 수렴하는 최적화기법을 이용하였다. 연구결과, 승용차량 오른쪽 앞바퀴 위치는 중앙선으로부터 좌측으로 0.45m 떨어진 진행방향 1차로 상이고, 왼쪽 앞바퀴는 중앙으로부터 좌측으로 0.345m 떨어진 지점에 위치한 상태이다. 최적화기법을 이용하여 사고차량의 충돌속도를 분석한 결과. 최적화의 오차율이 0.8%인 경우 충돌속도는 승용차량 67.75Km/h, 짚형 승용차량 29.67Km/h로 분석되었으며, 충돌 후 x축에 대한 속도는 승용차량 20.0Km/h, 짚형승용차량 15.69Km/h이고, y축에 대한 속도는 승용차량 15.68Km/h, 짚형 승용차량 7.66Km/h로 분석되었다. 반면, 기존 충돌속도 분석모형식을 이용하여 사고차량의 충돌속도를 분석한 결과 승용차량 64.97Km/h, 짚형승용차량 31.27Km/h로 도출되었다. 따라서, 최적화기법을 통해 분석한 충돌속도와 기존 분석모형식을 이용하여 분석한 충돌속도와의 오차가 승용차량 2.78Km/h, 짚형승용차량 1.6Km/h로 최적화기법을 이용하여 분석한 결과에 대한 신뢰성이 높은 것으로 연구결과 도출되었다 따라서, 추후 차 대 차 충돌사고를 분석함에 있어 타이어 흔적을 이용한 수학적방법과 모의충돌실험을 통한 최적화기법을 이용하면 충돌속도는 물론 충돌전.후 차량의 운동특성에 대한 정확한 분석이 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 PBD(Position-based dynamics)를 이용한 옷감 시뮬레이션에서 페이스(Face) 및 에지(Edge)의 충돌/접촉을 처리할 때 나타나는 표면 떨림 문제를 SDF(Signed Distance Field) 접근법을 통해 안정적으로 해결할 수 있는 기법을 제안한다. 충돌 제약 조건을 이용한 충돌처리에서 나타나는 옷감 시뮬레이션의 떨림 현상을 개선하기 위해 본 논문에서는 페이스 및 에지 내부에 존재하는 충돌 지점의 속도를 충돌 법선 방향과 접선 방향으로 나누어 계산하는 과정을 거치며, 그 운동량을 페이스 및 에지에 포함된 연결된 정점(Vertex)에 전달한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 일반적인 SDF 기반 충돌 처리에서 나타나는 충돌 시 떨림 현상을 개선하며, 기존의 방법보다 안정적인 SDF 충돌처리가 가능하기 때문에 다양한 변형체 재질을 시뮬레이션 할 때 활용될 수 있다.
실시간 위치 기반 선박 충돌 위험도는 자선의 관점에서 선박충돌의 위험을 판단하는 것이 아니라 VTS(Vessel Traffic Service)의 관점에서 충돌 위험이 있는 선박을 식별하고 충돌 위험 지역을 전자 해도에서 실시간으로 확인하여 해당 해역 전체의 선박 교통흐름과 통항하는 선박간의 위험도를 평가하는 것이 목적이다. 항해사로써의 승선 경험과 관제사로써의 근무 경험, 그리고 다 년간 VTS 관제 업무를 수행하고 있는 관제사들로부터 충돌의 위험이 있는 선박을 식별하는 방법으로 주로 선박간의 벡터(코스와 속력)를 실시간으로 모니터링하여 충돌 위험이 있는 선박에게 피항 조치를 취하도록 정보를 제공하는 것으로 확인되었다. 따라서 DCPA(Distance to Closest Point of Approach)와 TCPA(Time to Closest Point of Approach), 그리고 최근접시간을 변수로 하는 충돌 위험 함수식(최대값=100)을 연구하여 각 지점의 위험도를 실시간으로 표시하는 기초 모델을 연구하였다.
실시간 위치 기반 선박 충돌 위험도는 자선의 관점에서 선박충돌의 위험을 판단하는 것이 아니라 VTS(Vessel Traffic Service)의 관점에서 충돌 위험이 있는 선박을 식별하고 충돌 위험 지역을 전자 해도에서 실시간으로 확인하여 해당 해역 전체의 선박 교통흐름과 통항하는 선박간의 위험도를 평가하는 것이 목적이다. 항해사로써의 승선 경험과 관제사로써의 근무 경험, 그리고 다 년간 VTS 관제 업무를 수행하고 있는 관제사들로부터 충돌의 위험이 있는 선박을 식별하는 방법으로 주로 선박간의 벡터(코스와 속력)를 실시간으로 모니터링하여 충돌 위험이 있는 선박에게 피항 조치를 취하도록 정보를 제공하는 것으로 확인되었다. 따라서 DCPA(Distance to Closest Point of Approach)와 TCPA(Time to Closest Point of Approach), 그리고 최근접시간을 변수로 하는 충돌 위험 함수식(최대값=100)을 연구하여 최대 위험값을 가지는 지점과 주변의 위험값을 계산하여 해역 전체의 위험도를 실시간으로 표시하는 기초 모델을 연구하였다.
본 논문에서는 RFID Tag 충돌방지를 위한 Group Separation 알고리듬에 대해 연구 하였다. 이를 위해 기존의 RFID Tag 충돌방지 기법인 ALOHA기반의 기법과 이진 검색 충돌방지 기반의 알고리듬을 먼저 비교 분석하였다. 기존 알고리듬은 태그를 인식하기 위한 탐색횟수와 전송하는 데이터량을 감소시키는데 한계점을 가지고 있었다. 제안한 Group Separation 알고리듬은 인식범위 내의 태그를 구별하기 위해, 태그 ID의 1의 개수에 따라 그룹을 나누어 검색한다. 검색 초기에 식별 그룹을 세분화하였으므로 각 그룹의 호출에 응답 가능한 태그 ID의 개수는 크게 줄어들 뿐만 아니라 간단한 연산과정으로 쉽게 예상이 가능하다. 리더는 검색 이전에 각 그룹에서 발생 가능한 충돌 지점과 그에 따른 태그 ID를 산출하여 테이블로 구성하여 메모리에 저장하고, 충돌이 발생하면 메모리의 충들 테이블에서 충돌 지점에 따른 태그 ID를 검색한다. 알고리듬의 성능평가는 태그를 인식하기 위한 리더의 반복횟수와 전송 데이터 량으로 나타내었다. 성능평가 결과, 기존의 알고리듬과 비교하여 Group Separation 알고리듬의 반복횟수가 최대 20.4% 감소되었고, 전송 데이터 량도 1/4.5배 감소된 것을 확인할 수 있었다.
좋은 3D 엔진이란 객체들의 상호 작용을 실세계와 유사하게 표현하는 물리라 엔진을 말하다. 충돌은 이런 상호작용 중의 하나이며, 충돌 유무 검사와, 충돌 지점, 충돌후의 반응을 다룬다. 대부분의 물리학 엔진과 같이 충돌 검사도 정확하게 검출하려면 많은 시간이 소요된다. 그래서 개발자들은 정밀도와 시간을 절충할 수 있는 기법을 사용한다. 이렇게 사용되는 기법들이 얼마만큼의 효율성을 가지는지 검증하는 방법은 많이 제시되지 않았다. 본 논문에서는 효율성의 기준을 연산 시간과 정확도로 책정했으며, 실제 개발에 적용되고 있는 알고리즘을 게임에서 발생하는 표본 상황에 적용하여 테스트 한 결과를 분석하고, 게임에 응용될 수 있는 모델을 제시한다.
미국 NASA의 LCROSS(Lunar CRater Observation Sensing Satellite) 위성의 달 충돌실험 지상관측 캠페인의 일환으로 한국천문연구원에서는 보현산과 레몬산에서 2009년 10월 9일 충돌관측을 실시하였다. 충돌 시점의 섬광 관측을 위해서는 레몬산 1m 망원경에 ND 필터를 장착하여 drift scan 방식으로 관측하고, 충돌로 인한 물 분자 등의 흔적을 찾아보기 위해서는 보현산 1.8m 망원경 긴슬릿 분광기를 이용하였다. 물이 많이 존재할 가능성이 보다 높은 Cabeus A 크레이터로 충돌 지점이 변경되어, 기하학적인 이유로 지구상에서는 충돌 섬광이 관측된 곳은 없었으나 보현산 긴슬릿 분광기를 이용한 관측에서는 월출부터 4시간 30분 동안 분광자료를 성공적으로 획득하였다. 이 발표에서는 보현산 망원경의 긴슬릿 분광 자료를 분석한 결과를 제시할 예정이다.
최근 자율주행에 관한 기술은 고부가가치 신기술로서 주목받고 있으며 활발히 연구가 진행되고 있는 분야이다. 상용화 가능한 자율주행을 위해서는 실시간으로 정확하게 진입하는 객체를 탐지하고 이동속도를 추정해야 한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반 딥러닝 알고리즘과 밀집광학흐름(Dense Optical Flow)을 사용하는 기존 방식은 실행 속도가 느려 실시간으로 객체를 탐지하고 이동속도를 추정하기에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 트램에 설치된 카메라를 통해 획득된 주행영상에서 딥러닝 알고리즘인 YOLOv5 알고리즘을 활용하여 실시간으로 객체를 탐지를 수행하고, 탐지된 객체영역에서 기존의 밀집광학흐름(Dense Optical Flow) 대신 연산량을 개선한 부분 밀집광학흐름(Local Dense Optical Flow)을 사용하여 객체의 진행 방향과 속력을 빠르게 추정하는 방식을 제안한다. 이를 바탕으로 충돌 시간과 충돌 지점을 예측할 수 있는 모델을 설계하였으며, 이를 통해 트램(Tram)의 주행 중 전방 충돌사고를 방지할 수 있는 시스템에 적용하고자 한다.
좋은 3D 엔진이란 객체들의 상호 작용을 실세계와 유사하게 표현하는 물리학 엔진을 말한다. 충돌은 이런 상호작용 중의 하나이며, 충돌 유무 검사와, 충돌 지점, 충돌후의 반응을 다룬다. 대부분의 물리학 엔진과 같이 충돌 검사도 정확하게 검출하려면 많은 시간이 소요된다. 그러나 요구되는 정밀도만 만족하는 모델 사용으로 검출시간을 조절 할 수 있다. 그러므로 요구되는 정밀도와 시간에 따라 충돌 검출 모델을 선정하여야 한다. 본 논문에서는 충돌 검출 모델들을 정확도에 따라 7단계로 구분하여 구현하고 실험했다. 이를 통해 시간과 정확도의 연관 관계를 분석하고, 이에 따른 충돌 검출 모델을 선택하기 위한 기준을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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